(2026最新！) 1週間で合格する情報処理技師実技講座

こんにちは、週末コーディングです。

試験が残り少なくなるとともに、多くの質問が掲示板に寄せられています。

私も最善を尽くして回答しており、試験直前にはほぼリアルタイムで回答する予定です。

オンラインで5,000人以上を教え、

オフラインでも家庭教師として情報処理技師実技の合格者を輩出してきた身として

二つの学習方式についてお話ししたいと思います。

オンラインで検索される情報処理技師実技問題の中には、実行すらできないケースが多くあります。

特に問題バンク形式で運営されている一部のサイトには、誤ったコードが掲載されている場合もあり、

プリプロセッサの表記から間違っている場合もあります。

私はすべてのコードを直接実行し、検証した上で解説します。

（ただし、実際の既出問題とは多少異なる場合があります。私も受講生の方々の復元問題を基準にしているためです。）

受講生の方々が復元してくださった問題をベースにしていますが、誤って復元された部分は私が推測して問題を再構成しているためです。

はっきり申し上げられることは、

外部に無責任にアップロードされたコードよりもはるかに高い品質を維持しており、

少なくとも出力値だけは正確であるという保証があるという点です。

以前からChatGPTやClaudeの回答や解説方法が間違っていると指摘される方々がいらっしゃいます。

私自身も人間ですので、問題に誤字脱字程度はあるかもしれません。

しかし、出力値に関してはLLMを絶対に信頼しないでください。

上の画像は、2025年の既出問題の一つを

オンラインコンパイラとGPT-5.4 Thinkingにそれぞれ入力した結果です。

オンラインコンパイラは3そして2を出力する一方で、

ChatGPTは2そして3を出力します。

LLMはコードを直接実行しません。

"直接コードを実行して検証して"と明示的にリクエストしない限り、ツールを実行しません。

複雑な再帰関数や特異な形式のデータ構造において、LLMが誤答を出すケースを何度も目撃しました。

講義を制作したり質問に回答したりする過程でも、LLMが誤った回答を出す状況をあまりにも多く経験してきました。

私は情報処理技師実技の講師ですが、個人的にも開発を行っている人間です。

普段からClaude Sonnet、Codex、GLM-5モデルで数億トークンを消費しながら、エージェンティック・コーディングを行っています。

それでもLLMを盲信してはいません。

間違えることが非常に多いからです。

私が間違っている場合には、直接検証された上で質問を投稿していただければ幸いです。

そして、一つお願いしたいことがあります。

絶対にLLMの出力値を基準に学習しないでください。

そうすると試験で間違えます。

韓国産業人力公団はChatGPTで採点しません。

加えて、コンパイラのバージョンによってコードの出力値が異なる場合は、全員正解扱いとなります。

ですので、心配せずに試験会場で自信を持って回答を記入してください。

全員正解処理されるケースが意外と多かったです。

今日も幸せな一日を過ごしてください。そして、皆様の合格を心よりお祈り申し上げます！

お時間がありましたら、ぜひ高評価のレビューをお願いいたします..^^